面向有关系社交网络中信任预测的隐秘感知攻击
摘要：签名社交网络广泛用于模拟安全敏感系统（如加密货币交易平台）中在线用户之间的信任关系，信任预测在其中起着关键作用。本文研究了攻击者如何通过秘密操纵签名网络来误导信任预测。为此，我们首先设计了针对代表性信任预测模型的有效污染攻击。攻击被视为困难的双层优化问题，为此我们提出了几种有效的近似解决方案。然而，产生的基本攻击会严重改变签名网络的结构语义（特别是局部和全局平衡属性），这使得攻击容易被我们设计的强大攻击检测器发现。基于此，我们进一步通过将一些相互冲突的度量指标作为惩罚项融入目标函数中来改进基本攻击。改进的攻击具有保密性意识，即它们可以成功地逃避攻击检测器的检测而只牺牲少量攻击性能。我们进行了全面的实验证明基本攻击可以严重破坏信任预测但容易被检测到，而改进的攻击几乎同样表现良好并且能够逃避检测。总体而言，我们的结果在设计更实用的攻击方面显著提升了知识水平，并反映了对当前信任预测模型的更现实的威胁。此外，这些结果也为构建强大的信任预测系统提供了有价值的见解和指导。
作者：Yulin Zhu, Tomasz Michalak, Xiapu Luo, Xiaoge Zhang, and Kai Zhou
论文ID：2206.13104
分类：Cryptography and Security
分类简称：cs.CR
提交时间：2023-07-18